• 한국작물학회지
• /
• 제31권2호
• /
• pp.173-178
• /
• 1986

1979년에 조신력, 팔달, 진흥, 통일, 밀양2003등 5품종을 공시하여 질소수준을 0kg, 12kg, 18kg/10a에서 재배하여 15회에 걸쳐 조사한 엽후, 엽면적지수, 주당건물중과 수양 및 수양구성요소와의 관계를 주성분분석을 이용하여 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 엽후, 엽면적지수, 주당건물중의 시계열데이타의 주성분분석에서 제 1주성분은 전기간의 평균적 크기의 대소를 표시하는 특성으로, 제 2주성분은 엽후, 엽면적지수에서는 변대의 위치, 주당건물중에서는 생육초기의 특성을 표시하는 종합특성치로 도출할 수 있었다. 2. 생장특성을 표시하는 종합특성치(주성분스코아)의 엽후는 품종간 차리가 엽면적지수 및 주당건물중은 질소수준간 차이가 인정되있다. 3. 수양 및 수량구성요소와의 관계에서 임실비율과 주당 수수가 엽면적 및 주당건물중의 스코아와 관계가 있었고 엽후와는 거의 관계가 없었으며 수양에 미치는 영향도 임실비율과 주당수수를 통해서라는 것을 알 수 있었다.

• 한국자원식물학회지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.80-88
• /
• 2000

금강초롱꽃 자생지 6지역(오대산, 향로봉, 대암산, 화악산, 점봉산, 설악산)에 대한 형태적 유연관계를 알아보기 위하여 외부형태, 주성분분석과 유집분석 등 수리분류학적 연구를 실시하였다. 연구 결과, 외부형태형질 중 자생지간에 뚜렷한 차이를 보이는 형질은 없었으며 형질의 연속성이 인정되었다. 조사된 6개 자생지의 71개체와 outgroup으로 사용한 검산초롱꽃 7개체, 총78개체 중 향로봉과 설악산 정상부에서 자라는 일부 개체들은 잎, 포엽의 형태 등 에서 다소 차이를 보여 구별이 가능하였다. Outgroup으로 사용된 검산초롱꽃은 꽃받침의 형태가 넓은 난형 으로 선형 또는 선상피침형인 금강초롱꽃과 구별되었으며 나머지 형질들은 비슷한 경향을 보였다. 17가지의 양적 형질을 이용한 주성분분석 결과 주성분1(22.3%), 주성분2(15.7%), 주성분3(12.0%)이 총 50.07%의 기여율을 보였으며, 주성분 1과 2를 이차원공간에 도시한 결과 6개 자생지 집단은 서로 중복되어 나타나 구별이 불가능하였다. 평균연결방법과 Ward's법 에 의한 유집분석 결과도 주성분분석과 매우 유사한 결과를 보여 유집이 불가능하였다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제2권3호
• /
• pp.71-80
• /
• 1999

본 연구의 목적은 Landsat TM 자료를 이용하여 시화호로부터 황해로 방류되는 오염된 시화호물의 방류범위를 해석하는 것이다. 본 연구지역은 Case 2 water에 속하는 지역이기 때문에 엽록소와 부유사의 정량적인 해석을 위한 알고리듬을 적용하는데는 한계가 있다. 본 연구의 초점은 다중시기의 Landsat TM 자료를 이용하는데 있다. 즉, 시화호로부터 방류되는 방류수의 공간적인 확산범위를 관측하기 위해 주성분분석을 적용하였다. 주성분분석의 결과는 엽록소, 부유사, 투명도, 표층수온, SeaWiFS 채널의 수중광학 측정결과인 반사치와 비교하였다. 그리고, PRR-600에 의해 얻어진 수중 광학 반사치는 Landsat TM 자료에서 얻어진 주성분분석 결과와 함께 분석되었다. 이러한 현장관측자료를 바탕으로 비록 다른 현장관측 측정변수가 낮은 상관관계를 나타냈음에도 불구하고 투명도(Secchi Disk Depth)와 주성분분석의 제 1 성분이 $R^2$=0.7631의 좋은 상관관계를 나타내었다. 또한 본 연구에서는 다중시기의 원격탐사자료를 사용하여 주성분분석을 할 때 나타나는 여러 문제를 토의하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제40권2호
• /
• pp.11-19
• /
• 2003

본 논문에서는 3대역 RGB카메라를 이용하여 분광 반사율을 추정할 때 추정오차를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 색상의 영역별로 적응적인 주성분 집합을 구성함으로써 추정오차를 줄였다. 이때 적응적인 주성분 집합을 구성하기 위하여 Lloyd양자화기 설계 알고리즘을 적용하여 N개의 주성분 집합을 구성하기 위한 분광반사율 모집단을 구성하였다. 전체 모집단으로 사용한 1485 Munsell 색시료의 대표값을 찾아내기 위해서, 초기값으로 Macbeth Color Checker를 사용하였으며 Lloyd 알고리즘의 반복 적용으로 분광 반사율 모집단 전체를 영역별로 분류하고 각 영역에 대하여 주성분 분석을 통해 적응적인 주성분 집합을 구성하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 색차 및 분광 반사율에 대한 평균자승오차가 기존의 두 가지의 3대역 주성분 분석 방법 및 5대역 위너 추정을 이용한 분광 반사율 추정 방법보다 개선됨을 확인하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제30권1호
• /
• pp.135-145
• /
• 2017

주성분 분석(principal component analysis; PCA)은 서로 상관되어 있는 다변량 자료의 차원을 축소하는 대표적인 기법으로 많은 다변량 분석에서 활용되고 있다. 하지만 주성분은 모든 변수들의 선형결합으로 이루어지므로, 그 결과의 해석이 어렵다는 한계가 있다. sparse PCA(SPCA) 방법은 elastic net 형태의 벌점함수를 이용하여 보다 성긴(sparse) 적재를 가진 수정된 주성분을 만들어주지만, 변수들의 그룹구조를 이용하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 SPCA를 개선하여, 자료가 그룹화되어 있는 경우에 유의한 그룹을 선택함과 동시에 그룹 내 불필요한 변수를 제거할 수 있는 새로운 주성분 분석 방법을 제시하고자 한다. 그룹과 그룹 내 변수 구조를 모형 적합에 이용하기 위하여, sparse 주성분 분석에서의 elastic net 벌점함수 대신에 계층적 벌점함수 형태를 고려하였다. 또한 실제 자료의 분석을 통해 제안 방법의 성능 및 유용성을 입증하였다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권7호
• /
• pp.919-928
• /
• 2015

최근 대용량 데이터 대상의 프라이버시 보호 데이터 마이닝(privacy-preserving data mining: PPDM)이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 민감한 데이터 집합의 상관관계를 파악하는데 널리 사용되는 주성분 분석 기반의 PPDM을 다룬다. 일반적으로 주성분 분석은 모든 데이터를 한 곳에 모아 처리해야 하므로 민감한 데이터가 서로에게 공개되고, 상당한 계산량을 요구하며, 또한 데이터를 모으는 과정에서 많은 통신 오버헤드가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문은 데이터를 한 곳에 모으지 않고도 주성분 분석을 안전하게 계산하는 효율적인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 노드들 간에 한정된 정보만을 공유하면서도 원래의 주성분 분석 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있다. 또한 안전한 주성분 분석에 저차원 변환을 적용하여 안전한 유사 문서 검색에 사용한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 제안한 방법이 대용량의 다차원 데이터에서 효율적으로 동작함을 확인한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
• /
• pp.583-583
• /
• 2016

다양한 평가지표가 반영된 복합 지수(Composite Index)는 물관리 정책의 우선순위 결정 및 정책성과의 모니터링에 유용한 도구로 사용되고 있다. 각 지표별 중요도를 나타내는 가중치는 최종 지수의 산정에 영향을 미칠 수 있으며, 그 결정방법도 Data Envelopment Analysis(DEA), Benefit of doubt Approach(BOD), Unobserved Component Model(UCM), Budget Allocation Process(BAP), Analytic Hierarchy Process(AHP), Conjoint Analysis(CA) 등 다양하다. 본 연구에서는 여러 가지 가중치 결정방법 중 통계적 방법인 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 사용하여 Park et al.(2016)이 제시한 물관리 탄력성 지수(Water Management Resilience Index, WMRI)에 대한 가중치를 산정하여 동일 가중치를 적용한 기존 결과와 비교하였다. 물관리 탄력성 지수는 자연조건상 물관리 취약성(Vulnerability), 기존 수자원 인프라의 견고성(Robustness), 물위기 적응전략의 다양성(Redundancy)의 3가지 부지수(sub-index)는 각각 13개, 11개, 7개의 지표(Indicator)로 구성되어 있으며, 117개 중권역을 다목적댐 하류 본류유역(범주 1), 용수공급 및 유량조절이 불가능한 지류(범주 2)와 가능한 지류(범주 3)로 분류하여 적용되었다. 각 부지수별로 추출된 3개, 5개, 3개의 주성분이 전체 자료의 76.4%, 71.2%, 63.2%를 설명하는 것으로 분석되었으며 부지수별 주성분의 고유벡터(Eigenvector)와 고유값(Eigenvalue)를 계산하고 각 지표의 가중치를 산정하였다. 주성분 분석에 의한 가중치와 동일 가중치를 적용하였을 경우와 비교해보면 취약성 부지수 1.9%, 견고성 부지수 1.9%, 다양성 부지수 2.1%의 차이가 나타나며 물관리 탄력성 지수는 0.4%의 차이를 보임에 따라 Park et al.이 제시한 연구결과의 적정성을 확인할 수 있었다. 주성분 분석은 객관적인 가중치 설정을 위한 통계적 접근방법의 하나로써 다양한 물관리 정책지수 산정시 활용될 수 있을 것이며, 향후 다른 가중치 산정방법을 적용함으로써 각 방법에 따른 지수 결과의 민감도 및 장단점을 분석할 수 있을 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
• /
• 제36권6호
• /
• pp.501-514
• /
• 2023

텍스트데이터는 일반적으로 많은 단어로 이루어져 있다. 텍스트데이터와 같이 많은 변수로 구성된 데이터의 경우 과적합 등의 문제로 분석에 있어서의 정확성이 떨어지고, 계산과정에서의 효율성에도 문제가 발생하는 경우를 흔히 볼 수 있다. 이렇게 변수가 많은 데이터를 분석하기 위해 특징선택, 특징추출 등의 차원 축소 기법이 자주 사용되고 있다. 희소주성분분석은 벌점이 부여된 최소제곱법 중 하나로 엘라스틱넷 형태의 목적함수를 사용하여 유용하지 않은 주성분을 제거하고 각 주성분에서도 중요도가 큰 변수만 식별해내기 위해 활용되고 있다. 이 연구에서는 희소주성분분석을 이용하여 많은 변수를 가진 텍스트데이터를 소수의 변수만으로 요약하는 절차를 제안한다. 이러한 절차를 실제 데이터에 적용한 결과, 희소주성분분석을 이용하여 단어를 선택하는 과정을 통해 목표변수에 대한 정보를 이용하지 않고도 유용성이 낮은 단어를 제거하여 텍스트데이터의 분류 정확성은 유지하면서 데이터의 차원을 축소할 수 있음을 확인하였다. 특히 차원축소를 통해 고차원 데이터 분석에서 분류 정확도가 저하되는 KNN 분류기 등의 분류 성능을 개선할 수 있음을 알 수 있었다.

• 대한지리학회지
• /
• 제36권
• /
• pp.13-25
• /
• 1987

이 글에서는 다음의 내용을 다루었다. 1. 주성분분석의 결과 및 고찰 2. 기후구분

• 한국잠사곤충학회지
• /
• 제31권2호
• /
• pp.102-112
• /
• 1989

국내에서 보존중인 148개 누에 품종을 공시하여 화용비율, 상견화율, 수견량, 1l과수, 단견중, 견층중, 견층비율, 5령경과일수, 전령경과일수 등 9개 형질을 조사하여 주성분분석과 집락분석방법으로 품종분류를 하였으며 그 결과는 다음과 같다. 1. 상관분석결과, 수견량, 단견중, 견층중, 견층비율, 5령경과일수, 전령경과일수의 6개형질은 상호간에 고도의 정의 상관관계를 보였다. 2. 9개 조사형질의 상관계수에 대한 주성분분석 결과, 제일주성분-제삼주성분까지의 3주성분에 의하 전정보량의 약 805가 해소되었으며, 제1주성분은 견생산성인자, 제이주성분은 고치생산성인자로 특징지워졌으며 제삼주성분은 총합특성치의 특성을 정의하기 어려웠다. 3. 주성분 스코아를 이용하여 계산한 city block distance(품종간거리)에 의하여 148개 누에품종은 7개의 품종군으로 분류되었는데, I군은 견생산성이 낮고 고치생산성이 중 정도인 품종군으로 여러 지리적 품종들이 비교적 고루 분포되어 있었으며, II군은 견생산성은 높으나 고치생산성이 낮으며 일본종으로 구성되어 있었다. 제III군은 견 및 고치생산성이 공히 낮은 품종군이었고, 제IV군은 견생산성과 고치생산성이 다같이 가장 우수하였으며 주로 중국품종으로 구성되어 있었다. 제V군은 견생산성은 높으나 고치생산성이 낮았으며 대부분 유럽종으로 구성되어 있었다. 제VI군은 견 및 고치생산성이 낮은 일본종으로 구성되어 있었다. 3. 지리적 품종과 품종군과의 관계에서 중국품종들은 주로 제IV군에 분포되어 있었고 유럽종은 주로 제5군에 분류되었으며, 일본종은 7개의 품종군에 고루 분포되어 유전적으로 가장 다양한 것으로 나타났다.